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Struttura del corso
Introduzione ai Sistemi ibridi AI-Quantum
- Panoramica dei principi di calcolo quantistico
- Componenti chiave dei sistemi ibridi AI-quantum
- Applicazioni dell'AI quantistica in vari settori
Algoritmi di Machine Learning Quantistico
- Algoritmi quantistici per il machine learning: QML, algoritmi variazionali
- Addestramento di modelli AI utilizzando processori quantistici
- Confronto tra approcci AI classici e quantistici
Sfide nei sistemi ibridi AI-Quantum
- Gestione del rumore e della correzione degli errori nei sistemi quantistici
- Limitazioni di scalabilità e prestazioni
- Garanzia dell'integrazione con i framework AI classici
Applicazioni reali dell'AI quantistica
- Studi di caso dei sistemi ibridi AI-quantum nell'industria
- Implementazioni pratiche con piattaforme di calcolo quantistico
- Esplorazione di potenziali avvenimenti straordinari nell'AI quantistica
Ottimizzazione dei workflow dell'AI quantistica
- Gestione dei workflow ibridi classico-quantistici
- Massimizzazione dell'utilizzo delle risorse nei sistemi AI quantistici
- Integrazione dell'AI quantistica con le infrastrutture AI classiche
Sistemi ibridi AI-Quantum per casi d'uso specifici
- AI quantica per problemi di ottimizzazione
- Casistiche nell'accertamento dei farmaci, finanza e logistica
- Reinforcement learning rafforzato da computazione quantistica
Tendenze future dell'AI e del calcolo quantistico
- Sviluppi nell'hardware e software quantistico
- Potenzialità future dell'AI quantistica in vari campi
- Opportunità per la ricerca e lo sviluppo nell'AI quantistica
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza avanzata di IA e machine learning
- Familiarità con i principi del calcolo quantistico
- Esperienza nello sviluppo di algoritmi e nel training dei modelli
Destinatari
- Ricerca in IA
- Specialisti in calcolo quantistico
- Scienziati dei dati e ingegneri di machine learning
21 ore
Recensioni (1)
Quantum computing algorithms and related theoretical background know-how of the trainer is excellent. Especially I'd like to emphasize his ability to detect exactly when I was struggling with the material presented, and he provided time&support for me to really understand the topic - that was great and very beneficial! Virtual setup with Zoom worked out very well, as well as arrangements regarding training sessions and breaks sequences. It was a lot of material/theory to cover in "only" 2 days, wo the trainer had nicely adjusted the amount according to the progress related to my understanding of the topics. Maybe planning 3 days for absolute beginners would be better to cover all the material and content outlined in the agenda. I very much liked the flexibility of the trainer to answer my specific questions to the training topics, even additionally coming back after the breaks with more explanation in case neccessary. Big thank you again for the sessions! Well done!
